import numpy as np

# 假设你有一个二维标量场
scalar_field = np.array([[1., 2., 3.],
                         [4., 5., 6.],
                         [7., 8., 9.]])
n_density=scalar_field
# 设定噪声的标准差（std_dev），根据需要调整
std_dev = 0.01  # 这是一个较小的噪声幅度

# 生成与标量场同样大小的高斯噪声
noise = np.random.normal(scale=std_dev, size=scalar_field.shape)
noise_uni= np.random.uniform(-std_dev, std_dev, size=n_density.shape)
# 将噪声叠加到标量场上
perturbed_scalar_field = scalar_field + noise_uni

# 输出叠加噪声后的标量场
print(perturbed_scalar_field)